论文|Top1区,基于DPSIR模型的保护区生态旅游的生态安全评估(含原文)
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论文信息
标题：Evaluating the ecological security of ecotourism in protected area based on the DPSIR model
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文章摘要
摘要：评估保护区生态旅游的生态安全（EES）至关重要，因为这些保护区在保护生物多样性和自然资源方面发挥着至关重要的作用。
本研究基于驱动力-压力-状态-影响-响应（DPSIR）模型，对中部阿尔博尔兹保护区（伊朗北部）的生态环境状况进行了评估。本文为DPSIR模型开发了一份包含59个指标的综合清单，并利用网络分析法（ANP）来确定指标权重，利用专家的意见来确定哪些指标最具影响力。该方法有助于确定EES脆弱性最高的地区，特别是在德黑兰和马赞达兰省交界的研究区北部和西部地区。
生态旅游活动、牲畜过度放牧、不受控制的自然和经济活动、广泛的道路和高速公路开发、土地利用和土地覆盖变化是驱动EES变化的主要机制。
对确定EES状态最有效的指标包括社会和经济活动。
讨论了政府参与战略综合管理等指标，以应对保护区环境管理面临的日益严重的威胁。本研究为保护区EES评价提供了方法学蓝图。
KeyWord: ANP；Ecological conservation；Ecological security evaluation；Tourism management
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文章引言
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研究方法
3.1 研究区域
研究集中在伊朗德黑兰，覆盖了Shemiranat和德黑兰市38646公顷的面积（纬度：35°31′至36°61′N；经度：50°65′至51°40′E）（图1）。由于其强大的经济影响和快速的增长，德黑兰既是伊朗和西亚人口最密集的城市，是中东第二大大都市圈。
3.2 具体方法流程
3.3 EES评价模型
图2 驱动、压力、状态、影响和响应（DPSIR）框架
2. EES分类
在本研究中，采用k-mean聚类方法，根据EES值将该区域划分为极端不安全、不安全、一般安全和安全四类。
K-means算法是一种通过计算像素与聚类中心之间的欧氏距离来最小化平方误差和的有效算法，由于其用户友好性和简单的实现而被广泛采用。
3. 生态安全指标计算
利用式（1）可估算生态安全指标E。
式中，APi为P的聚合值，ARi为R的聚合值，ADi为D的聚合值，ASi为S的聚合值，AIi为I的聚合值。一般来说，E值越高，生态安全水平越高。
4.驱动机制分析
选取生态驱动机制考察研究区生态环境状况。这些机制是根据专家意见、该地区的生态状况以及对相关研究的回顾确定的。
利用文献综述和专家建议来选择指标在生态安全研究中很常见。
3.4 指标标准化
其中，Xij为第j个指标的初始值，Xij’为同一第j个指标的标准化值。max（Xj）和min（Xj）分别表示第j个指标的最大值和最低值。
3.5 指标权重计算
通常层次分析法（AHP）用于确定指标权重，但其假设在层次结构中相互独立，这可能会导致局限性，特别是当所调查的特征由于复杂的情况而相互依赖时。
此外，ANP能综合考虑内部因素和因素集之间的相互作用，因此可用于分析涉及相互依赖的决策问题中的依赖关系。该模型展示了一个相互依赖的网络结构，各要素之间可以建立联系。
ANP模型是一种多标准决策分析（MCDA）模型，通过考虑各种标准之间的关系和依赖关系来评估各种标准。本研究使用该模型来证明所选EES指标的实用价值。
3.6 指标两两比较
每个集群中的指标根据其相对于其他指标的重要性进行两两比较。单个元素相互之间的影响可以通过一个不同的向量来描述。元素或聚类的相对显著性由内部显著性向量表示，由式（5）确定。
其中A为准则的矩阵比较，W为特殊向量（显著因子），K为最大数值。
将内部优先级向量分配到矩阵中各自的列中来确定经历相互影响的系统中的总体优先级。通过这个过程，产生一个总体矩阵，其中每个元素象征着系统内两个集群之间的连接。
在下面的等式中，W21是揭示目标对维度影响的矢量，W32说明维度如何影响变量，展示了这些方面之间的复杂关系。I是一个奇异矩阵。维度交互可以通过将W22矩阵嵌入到总体的Wn超矩阵中来实现，如式（5）所示。
调整lim（w）k超级矩阵，使其所有元素对齐，如式（6）所示。这个矩阵中的主要指标是通过选择总体优先级最高的指标来确定的。
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研究结果
在CAP中，EES指标范围为0.277~0.345（图3）。研究区南部的EES最高，德黑兰和马赞达兰省边界附近的CAP北部和西部的EES最低（图3）。CAP北部和西部的EES值较低，南部和东部的EES值较高（图3）。安全区域主要分布在远离人类经济活动中心的南部和西部地区（图3）。
图3 伊朗北部Alborz中部保护区生态旅游生态安全现状
从表1可以看出，EES被分为安全、一般安全、不安全、极不安全四类。结果表明，29.5%的地区属于安全区，27.1%属于中等安全区，35.8%属于不安全区，7.6%属于极不安全区（表1）。在总面积中，有56.7%属于安全区，其余43.3%属于不安全区（表1）。不安全区域主要分布在德黑兰省和马赞达兰省交界处、高坡和高海拔地区、道路和城市居民点附近。
表2显示了影响CAP中EES状态的指标。根据专家意见，旅游收入被认为是最强的驱动因素（得分为3.88）。农业扩张的价值最低（得分为1.78）。
关于压力因素，最高得分是不受控制的物质和经济活动（得分为4.75），得分最低的是自然灾害的存在（为1.82）。
状态因子中，土地利用、土地利用的变化（LULC）变化得分最高（3.66），而生态系统结构和功能得分最低（1.54）。
影响因子中，生物多样性丧失得分最高（4.43），健康水平下降得分最低（1.46）。最后，在应对因素方面，生物多样性保护的分值最高（4.00），而自然资源的恢复和复原的分值最低（1.32）。
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文章讨论
EES在CAP南部地区最大（图3），沿德黑兰省和马赞达兰省边界的补充保护区北部和西部的EES较低（图3）。该地区受到各种经济和有形活动的扩张、道路和高速公路的开发以及LULC变化的威胁。此外，EES指标分类结果表明，北部大部分地区（图3）被认为不安全，因此旅游开发的生态安全受到威胁。其他研究也报告了类似的发现，这些研究表明，已知的对EES的威胁包括砍伐森林、不可持续的农业实践、非法建筑、不负责任的旅游业和采矿业等活动。因此，评估EES及其脆弱性的有效指标对于监测EES的状况至关重要。
最显著的影响因素是压力，影响力最低的因素是反应（R）。在环境和生态影响指标中，不受控制的物质和经济活动价值最大，而资源的恢复和重建得分最低（表2）。驱动（D）EES的因素包括旅游收入、各种基础设施的发展（由于靠近城市地区）以及畜牧业的发展，旅游收入在维持EES方面占据重要地位。此外，大量研究一致表明，过度放牧会对植被覆盖度、初级生产力、生物多样性、土壤养分含量和持水能力产生不利影响，从而导致EES下降。
在CAP中，对生态系统服务补偿产生最大压力（P）的因素是生态旅游活动、牲畜过度放牧、无节制的自然和经济活动（表2）。主要的压力（P）包括周边土地的不规范开发和人类活动热点，这导致这些地区的保护区遭到严重破坏和威胁。周边土地的不规范开发可能会导致栖息地破坏、生物多样性丧失、自然资源压力增加和环境退化。此外，不规范的开发还会导致水和能源消耗增加、土地退化、污染和废物管理不当，影响目的地的视觉美感和文化遗产。解决不规范开发问题对于确保旅游目的地的生态完整性和长期可持续性至关重要。
LULC的变化对EES的状态有显著影响（表2）。LULC的变化与生态安全程度密切相关，LULC的类型和排列直接影响生态系统的功能和价值。LULC的改变会破坏生态系统的框架和过程，进而影响对地球上生物活动至关重要的资源和服务，危害生态系统的福祉，导致局部生态脆弱性。
影响因子中最有效的指标是生物多样性丧失（表2）。生物多样性减少对生态系统服务和生态安全产生影响。
在旅游目的地，由于人类活动，生态安全风险增加，生态旅游发展的可持续性受到威胁。因此，生态旅游与环境的矛盾已成为旅游地亟待解决的现实问题。考虑到采用DPSIR框架的主要目的是构建信息结构，以便与决策者进行有效沟通，将“响应”定义为机构或实体为应对影响而采取的政策措施，这些影响直接或间接受到社会观念的影响。这种应对措施旨在抵消、缓解、补偿、减少或适应影响及其相关结果。反应因素中的有效指标值最大的是生物多样性保护（表2）。
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文章结论
本研究是在伊朗的一个特定省份进行的，但它提供了具有广泛价值的方法论，本文指标清单是全面的，并包含在一个更普遍适用的框架中。
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